馬景文,張崇岐
(1.蘭州財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計學(xué)院,甘肅 蘭州 730030;2.廣州大學(xué) 經(jīng)濟與統(tǒng)計學(xué)院,廣東 廣州 510006)
混料試驗設(shè)計是一種常見的、較特殊的涉及多因素的試驗設(shè)計方法。在日常生產(chǎn)生活及科學(xué)實驗中,很多產(chǎn)品的制造混合了多種成份。生產(chǎn)者或試驗者常對產(chǎn)品的幾種感興趣的特性展開研究,這些特性往往與產(chǎn)品成份所占總量的比例之間存在函數(shù)關(guān)系,而不受混料總量的影響?;炝蠁栴}的可控變量,即每種成份在混料總量中所占的百分比,是不能任意變化的,要受某些約束的限制。這些百分比必須都是非負(fù)的,而且相加之和必須是1[1]。在q分量混料試驗?zāi)P椭?用E(Y)表示試驗指標(biāo)或響應(yīng)值,x1,x2,…,xq表示混料系統(tǒng)中q種成分各占的百分比,則混料試驗設(shè)計就是要在滿足約束條件
(1)
的限制下進(jìn)行試驗,并由此定義了一個q-1維正規(guī)單純形試驗區(qū)域
(2)
在Box等[2]提出最優(yōu)準(zhǔn)則后,Laake[3]給出了積分方差達(dá)到最小的V-最優(yōu)設(shè)計,也稱為Iλ-最優(yōu)設(shè)計。關(guān)穎男等[4]詳細(xì)研究了二階可加模型的Iλ-最優(yōu)。劉嚴(yán)[5]討論了二階Scheffe模型參數(shù)估計的Iλ-最優(yōu)設(shè)計。張小峰等[6]介紹了二階隨機變系數(shù)模型的V-最優(yōu)設(shè)計?;诖?本文將詳細(xì)討論q分量二階中心多項式的V-最優(yōu)設(shè)計。
∑i fT(x)β (3) 本文將主要研究當(dāng)m=2時,正規(guī)單純形上的q分量二階中心多項式混料模型: (4) (5) 這里δ2是試驗誤差的方差[9]。對于不同的試驗設(shè)計方案來說,ξ(x)在各個點x是不同的,可以把回歸方程預(yù)測值方差在整個利益區(qū)域上的平均值作為衡量設(shè)計優(yōu)良性的一種標(biāo)準(zhǔn),它越小越好[10]。設(shè) 為整個單純形區(qū)域上響應(yīng)估計的積分方差。 對于模型(3),則 tr[(XTΛX)-1L] (6) 使W在q-1維正規(guī)單純形試驗區(qū)域Sq-1的平均值達(dá)極小值的設(shè)計稱為V-最優(yōu)設(shè)計[11]。即 (7) 其中,B=L·Γ(q)。 引理1[12]對于混料試驗區(qū)域Sq-1上的二階中心多項式模型(4),響應(yīng)估計的最優(yōu)設(shè)計駐點是Sq-1上的各類中心點(頂點、中點和重心)。 對模型(4)采用單純形中心設(shè)計,對應(yīng)的設(shè)計矩陣X見表1。 表1 單純形中心設(shè)計的設(shè)計矩陣XTable 1 Design matrix X for simple center design 利用引理3矩陣反演公式,求出信息矩陣M(ξ)的逆為 又可知 則根據(jù)引理3可計算: 因此,矩陣L可寫為 其可分塊為 其中, C2=Mα21+Jα21, D2=2Im+Mα22+Jα22。 則矩陣M-1(ξ)L的跡為 這樣,V-最優(yōu)準(zhǔn)則下q分量二階混料中心多項式模型的最優(yōu)設(shè)計所對應(yīng)的測度應(yīng)是條件極小值問題 (8) 的解。利用拉格朗日乘子法,令 (9) 結(jié)合mathematica解方程組(9),可得模型(4)的V-最優(yōu)觀測頻數(shù)的一般表達(dá)式為 下面考察當(dāng)q=3時模型(4)的V-最優(yōu)設(shè)計。 M-1(ξ)= 則矩陣M-1(ξ)L為 這樣由V-最優(yōu)設(shè)計準(zhǔn)則就可得如下條件極小值問題: 結(jié)合mathematica利用拉格朗日乘子法可得到結(jié)果: r1→0.100 723 159 750 654 081,r2→0.232 610 173 582 679 252。 因此,三分量二階中心多項式模型的V-最優(yōu)配置為 單純形-中心設(shè)計的最優(yōu)配置問題歸結(jié)為在某種最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)下選擇各類設(shè)計點的最優(yōu)配置比r1∶r2∶…∶rm。本文主要討論了q分量二階混料中心多項式的V-最優(yōu)配置,這類低價多項式模型能夠較好地近似表示響應(yīng)曲面,比高階多項式使用起來方便,并且在多數(shù)情況下至多使用二階多項式模型就足夠了。因此,本文的研究是很有必要的。在本文的研究過程中主要使用了分塊矩陣運算、拉格朗日乘子法以及軟件mathematica,這使得對于模型的V-最優(yōu)設(shè)計變得相對容易,也啟發(fā)筆者在之后相關(guān)混料試驗最優(yōu)設(shè)計的研究中,要善于應(yīng)用已有數(shù)學(xué)知識、優(yōu)化算法以及各類軟件。2 V-最優(yōu)設(shè)計
3 q分量二階混料中心多項式V-最優(yōu)設(shè)計
4 實 例
5 結(jié) 論